EnglishAI-Designers
AI Designers
AI Tools for Everyone
Wir entwickeln maßgeschneiderte KI-Tools für Design, Computer Vision und Visualisierung – leistungsstark, praxisnah und exakt auf Ihre Workflows abgestimmt. Unser Fokus liegt auf Lösungen, die nicht nur technologisch überzeugen, sondern im Alltag echten Mehrwert schaffen: von automatisierter Bildanalyse über generatives Design bis hin zu intelligenten Visualisierungs- und Auswertungssystemen.
Dabei begleiten wir Sie ganzheitlich – von der ersten Idee über Prototyping und Entwicklung bis zum stabilen produktiven Einsatz. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem lokalen Hosting Ihrer KI-Lösungen. Wir beraten Sie bei Architektur, Hardwareauswahl, Deployment und Integration in bestehende Systeme, sodass sensible Daten geschützt bleiben und Sie jederzeit die volle Kontrolle über Performance, Sicherheit und Skalierbarkeit behalten.
Ob eigenständiges KI-Tool, Erweiterung bestehender Software oder komplette Infrastruktur: Wir schaffen Lösungen, die sich nahtlos in Ihre Prozesse einfügen und langfristig tragfähig sind – technologisch unabhängig, effizient und zukunftssicher.
A2A-Protokoll: KI-Agenten verschiedener Hersteller vernetzen
A2A verbindet KI-Agenten verschiedener Hersteller: Wie das Protokoll funktioniert, was es von MCP unterscheidet und wo es sich im Unternehmen lohnt.
Chunking für RAG: Dokumente richtig für die KI-Suche zerteilen
Wie Sie Dokumente in Chunks zerlegen, entscheidet über die Qualität Ihrer RAG-Suche. Verfahren, Grenzen und der richtige Weg für Ihre Daten.
Embedding-Modelle selbst hosten: das Fundament jeder RAG-Suche
Vektorsuche steht und fällt mit dem Embedding-Modell. Wie Sie das passende selbst hosten, Kosten senken und RAG-Treffer spürbar verbessern.
Text-to-SQL: Datenbanken in natürlicher Sprache abfragen
Wie Unternehmen mit selbst gehosteter KI Datenbanken per Alltagssprache abfragen – ohne SQL und ohne dass Daten das Haus verlassen.
Verteilte KI-Inferenz: Prefill und Decode getrennt skalieren
Prefill rechnet, Decode generiert – auf getrennten GPUs. So macht disaggregiertes Serving mit llm-d 1.0 selbst-gehostete KI günstiger und schneller.